代表取締役 CEO
秋吉 信吾
エキサイト株式会社にてNLPを活用した新規サービス、Web検索等を担当。2012年深層学習のR&Dを開始、Mistletoe株式会社にて音声/画像認識、対話エージェント等のR&Dに従事。株式会社デジタルガレージでAI関連の新規事業に携わった後、当社設立。R&Dの直接統括を通じた経営戦略への橋渡しと全PoCプロジェクトを横串で監修。国・民間での有識者委員やアドバイザなども務める。
Reservoir Computing for Edge AI
少量データで、
現場で学ぶAIを。
QuantumCoreは、次世代AI技術「リザバーコンピューティング」の商用化を切り拓くスタートアップです。約10秒のデータとマイコン級の計算資源で、学習から推論までをエッジデバイス上で完結。ビッグデータも、クラウドも、GPUも前提にしません。
- 80+PoC導入企業
- 約2,500製品ユーザー
- 100+解析データセット
- 256KBSRAM級で動作・30ms更新
Technology
データを「水面」に投げ込み、
広がる波紋から現象を読み解く。
リザバーコンピューティングは、低次元のセンサーデータを複雑系の反応で高次元化し、隠れた関係を引き出すAIの仕組みです。学習するのは出力層だけ。だから少量データで速く、マイコンでも動きます。
入力
音・振動・電流・電波など、そのままでは関係が見えにくい低次元のセンサーデータを入力します。
リザバー層
固定された複雑系（＝水面）が、入力を高次元の反応（＝波紋）に変換。重み更新なしで特徴を引き出します。
リードアウト / 出力
出力層だけを学習して判定。異常検知・分類・予測に、現場ごとに素早く適応できます。
フィジカルAIの時代、必要なのは『脳』だけではなく、数十msで即応する『神経系』。QuantumCoreはその神経系を、エッジ完結で実装します。
技術解説を読む →Why QuantumCore
従来のエッジAIの前提を、すべて外す。
大規模な事前学習データ、クラウドでの再学習、遅いモデル更新。Qoreシリーズは、その3つの制約をデバイスの上で解決します。
ビッグデータ不要
learning from ~10s of data約10秒の現場データから学習を開始。異常データが集まらない現場でも、正常データのみの1クラス異常検知に対応します。
オンデバイス学習・推論
on-device training / 30ms updateクラウドを介さず、組み込みデバイス上で直接学習と推論。30ms周期の再学習で、現場の変化にその場で追従します。
超低消費電力
runs in 256KB-class SRAMCortex-Mクラスのマイコンやバッテリー駆動デバイスで動作。GPU不要で、電源に制約のある現場に導入できます。
エッジ完結の高セキュリティ
no raw data leaves the device生データをローカルで処理し、外部に出しません。プライバシー配慮が必要な人物センシングや通信断のある環境でも止まりません。
Products
Qoreシリーズ ─ マイコンからクラウドまで、
ひとつの技術で。
リザバーコンピューティングによる時系列処理プラットフォーム。デバイスの規模と用途に合わせて選べるSDK・ツール群です。
Device
VADQore / VADQore Sense
バッテリー駆動で設置自由。正常データのみでも異常を検知できる振動異常検知デバイス。工場設備やモーターの異常兆候を素早くキャッチします。
詳しく見る →
Solutions
センサー1つから始まる、現場のインテリジェンス。
振動・音・電波。手もとにあるセンサーデータから、少量学習でリアルタイムの知能を提供します。
Vibration振動ベースの異常検知
- 約10秒の振動データから学習
- 教師あり学習と、正常データのみの1クラス異常検知の両方に対応
- エッジデバイス上で直接学習・推論
- 携帯用途向けにバッテリー駆動も可能
Voice & Audio音声・オーディオAI
- 約10秒の音声データでユーザー登録、リアルタイム話者認識
- オンデバイスでのキーワード登録とパーソナライズ
- モーターやベアリング劣化などの機械異常音を検知
- 2万時間超の日本語自然会議データを保有
60GHz mmWaveRDQore ミリ波レーダー
- カメラレス認識でプライバシーに配慮したセンシング
- 呼吸と脈拍を検出し、バイタルセンシングに対応
- 動作・姿勢・転倒関連の検知に対応
- 人流計測、交通解析、スマート施設に有効
- 予知保全
- 産業機器監視
- 会議・音声インターフェース
- 高齢者ケアと安全見守り
- 人流分析とリテール分析
- ロボティクス・フィジカルAI
Case Studies
社会インフラの現場で、実証を積み重ねています。
鉄道・都市インフラからロボティクスまで。センサー、電源、通信に制約のある現場でこそ、リザバーコンピューティングは力を発揮します。
都営地下鉄 / TIB CATAPULT・積水化学工業
光ファイバーによる鉄道全線監視
既存の光ファイバーケーブルを連続センサーとして活用し、落石・落下物・線路内侵入や列車位置・速度を、沿線全体でリアルタイムかつ途切れなく監視。
全線を“点”ではなく“線”で連続監視／共同実証中
東京都下水道局
AI打音検査によるコンクリート劣化診断
ハンドヘルド端末を押し当てるだけで、非破壊の全自動コンクリート診断を実現。橋梁、トンネル、プラットフォームに適用可能。
AUC 0.983を達成
鉄道車両メーカー
走行音・振動による車両故障検知PoC
車輪フラット音やレール継ぎ目の異常を、正常データのみの学習で検知。少量データでエッジ完結のリアルタイム判定を実現。
72%初期PoC精度（正常データのみで学習）
東京都 / 東急不動産
60GHzミリ波による人物センシング
カメラを使わず、プライバシーに配慮した人物・行動検知。転倒防止、線路内侵入検知、作業員安全に有効。夜間や悪天候環境でも安定動作。
4種の行動分類を単一エッジデバイスで実現
Co-creation 01
Nuvoton社とのロボットハンド連携
4本指ロボットハンドで触覚センシングを検証。エッジ知覚をその場で処理し低遅延で反応する、ヒューマノイド末端制御の実証テーマとして展開。（MONOist掲載 / AI Expo 2026春 出展）
Co-creation 02
AMATAMA社とのGo-Tech共同研究
Go-Tech採択テーマで次世代ヒューマノイドを研究。階層型コンピューティングにリザバー技術を導入し、省電力とスケーラブルな身体知能を両立。（PR TIMES掲載 / 2025.01）
- 2万時間+日本語自然会議データ
- 256KB級低計算資源で動作
- 30ms更新サイクルで再学習に追従
- PoC→量産まで一気通貫の共創支援
Partnership
主要半導体パートナーとの連携
- Infineon
- Nuvoton Technology
- Analog Devices
- Renesas
東京大学・公立はこだて未来大学のリサーチアドバイザーが参画。複雑系・人工生命・神経系モデリングに関する学術的知見をプロダクトに実装しています。
Members
研究と実装、両輪のチーム。
AI/R&Dリーダーと経験豊富なWebスケールシステム起業家が設立。研究ネットワークと組み込み実装力で、技術を現場に届けます。
取締役 CTO
長島 壮洋
東京大学大学院理学系研究科物理学専攻を修了後、ヤフー株式会社にてヤフオクのシステム開発に従事。株式会社カカクコムに入社し、食べログの開発責任者として立ち上げから参画。国内初の大規模システムへのRuby on Rails導入等行い、国内最大のグルメサイトに成長させる。食べログの米国展開などを担当した後、当社の創業メンバーとして参画し、事業創出、技術開発を推進。
エッジAI開発リード
大和田 朋也
東京大学大学院物理工学専攻修了。計算物質科学を研究後、オン・セミコンダクターに入社。モータ制御IC用組み込みソフトウェア・制御アルゴリズム開発などに従事後、株式会社ニコンに入社。ロボット向けアクチュエーターモジュールの制御性能の評価・調整や制御方式の検討を実施。当社ではマイコン向けのコア技術の実装を担当。
Company
会社概要
| 社名 | 株式会社QuantumCore（QuantumCore Inc.） |
|---|---|
| 設立 | 2018年4月24日 |
| 本社 | 〒141-0031 東京都品川区西五反田2丁目14-13 |
| 代表者 | 代表取締役 CEO 秋吉 信吾 |
| 事業内容 | リザバーコンピューティングを用いた次世代時系列処理プラットフォーム技術の開発、提供、導入支援 |
| 資本金 | 1億9,750万円（資本剰余金を含む） |
| 主要株主 | 創業メンバー、JAFCO、IDATEN Ventures |
Our Mission
Reservoir Computingの力を、かんたんに。
小さなデータと小さな計算資源から、大きな価値を。私たちは、複雑な現象解析をマイコンでも実装できる次世代エッジAI技術で、製造・インフラ・ロボティクスの現場を変えていきます。
実用的なエッジAIを、
ともにつくりましょう。
ソフトウェアSDK、導入支援、ハードウェア相談に対応。まずは課題とセンサーデータの状況をお聞かせください。PoCから量産展開まで一気通貫でご支援します。